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由于葡萄生长周期长、基因组杂合度高，利用杂交技术进行葡萄育种的传统方法耗时长、效果不佳，导致葡萄的生物育种技术远远滞后于水稻、小麦等一年生粮食作物。中国农业科学院深圳农业基因组研究所绘制了首个葡萄图泛参考基因组、基因型图谱和农艺性状图谱，开发了一种利用机器学习指导葡萄育种的新方法，该方法有望大幅缩短葡萄育种周期，加速葡萄品种创新，并为其他多年生作物育种提供方法参考。相关研究成果于11月4日发表在《Nature Genetics》上。
为加速葡萄育种进程，研究团队构建了首个驯化葡萄图泛参考基因组（Grapepan v1.0），消除了参考基因组的偏差，绘制了葡萄基因型图谱与重要表型图谱，并鉴定到148个与农艺性状显著相关的位点，其中122个位点为首次发现。在此基础上，研究团队引入机器学习算法，解析了葡萄基因数据与葡萄性状数据之间的复杂网络关系，构建了葡萄全基因组选择模型。通过这一模型，科研人员可以快速地预测葡萄成熟后的性状，经数据分析验证，预测准确率达到了85%，有助于更好地选择优良品种，在葡萄育种中有很大的应用潜力。
（程则宇 王红彦 编译）
（中国农业科学院农业信息研究所供稿）
原文题目：人工智能加速葡萄育种
信息来源：https://www.caas.cn/xwzx/tpxw/fcac8cd2313d4d0db0a632ef47079134.htm
来源机构：中国农业科学院
11月1日华南农业大学国家区域性畜禽基因库正式投入运行。该基因库作为农业农村部首批启动建设的9个国家区域性畜禽基因库之一，依托广东省畜禽种质资源库，旨在承担华南地区遗传物质保存利用、种质资源鉴定评价等关键任务，为国家畜禽种业振兴战略提供有力支撑。
基因库总面积3331平方米，配备248台（套）先进设备，并拥有国内顶尖的智能化畜禽遗传资源保存实验室。目前，已保存广东、海南、广西等地部分畜禽地方品种的遗传物质。基因库已搭建起覆盖全广东省的畜禽遗传资源监测、预警、共享平台，形成了一系列保种育种关键技术和服务体系。未来，将按照农业农村部要求，开展样本采集、检测、保存、恢复和利用工作，构建活体保种与遗传物质保存相结合的畜禽种质资源保护与利用体系，发挥基础性作用。
在基因库启动仪式上，华南农业大学动物科学学院与中国农业科学院北京畜牧兽医研究所签署了合作协议，共同推进家养动物种质资源的收集、整理、保存、更新、鉴定、评价、共享和服务工作，助力国家家养动物种质资源库安全、高效、绿色发展。
（赵晚婷 马晓敏 编译）
（中国农业科学院农业信息研究所供稿）
原文题目：首批国家区域性畜禽基因库成员落户华农
信息来源：https://mp.weixin.qq.com/s/mzFVkjNZElrzrBe2uhq-OQ
来源机构：中国畜牧业
美国Alveo推出禽流感快速检测系统
2024年11月2日，分子诊断领域领先企业美国Alveo Technologies推出其首款动物健康诊断产品——Alveo Sense禽流感检测系统。该系统以高效便捷的特点吸引关注，可在30至45分钟内完成检测，并通过云端平台实时上传带有地理标记的检测结果，大幅提升了禽流感疫情的监测与防控效率。
根据美国农业部数据显示，自2021年以来，高致病性禽流感已影响超过1.03亿只禽类，并在全球范围内被检测出感染48种哺乳动物，疫情形势严峻。Alveo Sense的推出无疑为全球禽流感防控提供了更强有力的技术支持。该产品由Alveo Technologies携手荷兰皇家GD与英国x-OvO联合研发，体现了国际顶尖技术的协作成果。目前，该系统已向欧盟早期用户供货，并计划进一步推广至欧洲、中东及非洲地区。Alveo Sense禽流感检测系统可同时检测A型禽流感病毒以及H5、H7和H9亚型病毒，显著解决了传统检测方法在耗时长、样本运输风险高等方面的痛点。
这一创新标志着便携式精准分子检测在农业领域的应用实现了重要突破。该系统不仅能够帮助防疫部门实时掌握疫情传播态势，还可以有效鉴别接种疫苗的禽类是否具有传染性，从而为全球禽流感监测与控制提供革命性变革。
（丁倩 吴蕾 编译）
（中国农业科学院农业信息研究所供稿）
原文题目：Alveo Technologies shipping first point-of-need molecular test for AI to the EU
信息来源：https://www.feedstuffs.com/agribusiness-news/alveo-technologies-shipping-first-point-of-need-molecular-test-for-ai-to-the-eu
来源机构：Feedstuffs网站
国家专利局2024年10月国家知识产权局公告，四川农业大学和四川天府新区乡村振兴研究院成功获得一项发明专利授权，该专利聚焦于一种户外露场低碳绿色机械育秧系统及方法。这项发明旨在通过高效、环保的方式，提高水稻育秧的质量和效率。该系统结合了自动播种流水线和户外暗化摆盘系统，充分利用太阳能，实现了育秧过程中的工业能源零消耗。
该系统的核心为自动播种流水线，设计精巧。流水线由传动带驱动，其上方依次设置了多个功能模块，包括底土箱、底药水装置、种子箱、盖土箱和面药水装置。这一流程的创新在于，底药水装置的浇药出水管采用垂直于传动带的配置，确保了药水的均匀浇灌。同时，面药水装置通过支架高效固定在传动带上方，大大提高了作业的稳定性和效率。
为了提升秧苗的成长环境，系统还包括一个户外暗化摆盘系统。该系统由多个秧盘垛单元间隔排列而成，配合PE油布覆盖在装置的顶面和侧面，形成了一个有效的遮阳环境。每个秧盘垛单元不仅具备秧盘，还设置了托架，这样的设计使得托架沿高度方向可以叠加多层秧盘。这种结构保证了秧苗在光照强度较高时依然能够健康成长，避免因强光照射而造成的损害。
此外，该育秧系统采用太阳光能和现有设施，最大程度上降低了环境污染，做到了绿色低碳。从而使培育出的水稻苗木不仅拥有高出苗率和高成苗率，还具备根系发达、生长均匀以及栽后返青快等优良特性。
（马晓敏 丁倩 编译）
（中国农业科学院农业信息研究所供稿）
原文题目：一种户外露场低碳绿色机械育秧系统及方法
信息来源：IncoPat数据平台
来源机构：IncoPat数据平台
中国农业大学开发土壤-气候智能型水稻目标产量和氮肥量测定方法
氮肥是决定作物产量的最重要因素。实时、现场的精准氮素管理是实现水稻高产高效和农业可持续发展的关键。中国农业大学开发了一种水稻目标产量和氮肥量的土壤-气候智能型测定方法，于2024年9月获得发明专利授权。
该方法利用作物生长模型，融合气候年份型模拟系统和土壤性质模拟模型，进行气候-土壤智能型水稻目标产量预测和氮肥量推荐。具体步骤包括：构建基础数据库；获取所述待确定水稻种植面积所在地区过去几年的历史天气数据，并获取所述地区在一个预测年份的实时GFS天气数据；获取100m×100m网格采样点土壤数据和一个待确定水稻种植区域的稻田矢量层；获取待确定水稻种植区域的至少三年氮肥梯度测试数据、各年度各农户的水稻品种信息和管理数据；获取准确的预测年份的天气数据；准备100m×100m小区尺度的土壤数据；定位水稻生长模型DSSAT的遗传参数；并运行本地化DSSAT模型，预测小区尺度目标产量，推荐施氮量。该项发明在作物模型对该地块目标产量精确模拟的基础上，进一步结合该地块氮肥效果曲线，通过调整施氮量，根据该地块目标产量确定氮肥施用量，有助于提高地块目标产量和氮肥推荐用量的准确性。
（丁倩 王红彦 编译）
（中国农业科学院农业信息研究所供稿）
原文题目：土壤-气候智能型水稻目标产量和氮肥量测定方法
信息来源：incopat数据库
来源机构：incopat数据库
2024年10月29日，incoPat数据库公开一项发明专利，提出了一种创新的滴灌水肥控制方法及系统，旨在实现作物精准灌溉与施肥，提升农业生产效率与资源利用率。该方法通过综合考虑作物类型、土壤类型、肥料类型以及所需的水肥灌溉量等多维度因素，与滴灌系统中的滴灌带参数进行智能耦合。这一耦合过程利用先进的算法进行匹配计算，精确得出针对不同作物生长需求的施肥时长，从而确保水肥供给的科学性与针对性。
在此基础上，该系统还引入了自配肥料参数，包括肥料溶解度、预设施肥量、轮灌面积等关键信息，结合施肥时长的计算结果，进一步精细化调控。同时，系统充分利用文丘里施肥器在特定条件（如出口压力为-9m）下达到最大吸肥量的特性，通过精密推演计算，优化了滴灌系统中施肥机的关键部件设计，确保施肥过程的高效与稳定。
综上所述，该专利所提出的滴灌水肥控制方法及系统，不仅实现了水肥资源的精准管理，还显著提高了肥料利用率与作物产量，为现代农业的可持续发展提供了强有力的技术支撑。该系统操作简便，适应性广，适用于各类农田灌溉场景，具有广阔的市场应用前景。
（丁倩 田儒雅 编译）
（中国农业科学院农业信息研究所供稿）
原文题目：滴灌水肥控制方法及系统
信息来源：incoPat数据库
来源机构：incoPat数据库
